인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
본 연구는 코로나19 팬데믹 이후 전 세계 과학기술정책의 주요 동향을 파악하고, 정책 의제를 도출하기 위해 텍스트 네트워크 분석과 토픽 모델링 기법을 활용하였다. 분석 데이터는 과학기술정보통신부와 한국과학기술기획평가원이 운영하는 글로벌 과학기술정책정보 플랫폼인 S&T GPS에서 2020년 이후 수집된 코로나19 관련 191건의 기사 정보를 기반으로 하였다. 주요 분석방법으로는, 키워드 간 중심성 지표(연결중심성, 매개중 심성, 근접중심성) 분석과 코사인 유사도 분석을 수행하였으며, NetMiner 4.0을 통해 시각화하였다. 분석 결과, 응집구조 분석을 통해 총 3개의 클러스터가 도출되었고, LDA 기반 토픽 모델링 분석을 통해 ‘디지털 혁신 및 기술 발전’, ‘시장 변화와 기업 대응’, ‘데이터와 글로벌 벨류체인’이라는 세 가지 주요 토픽이 추출되었다. 이러한 결과는 코로나19가 비대면 경제의 확산과 디지털 전환 가속화를 초래하였고, 이에 따라 5G, 인공지능, 데이터, 원격의료 등 신기술 기반 정책이 각국에서 추진되고 있음을 확인하였다. 또한, 데이터 기반 글로벌 공급망 구축과 반도체 안보 정책의 중요성이 부각되었다. 본 연구는 감염병 위기 상황에서의 과학기술정책의 구조적 특징과 방향성을 분석함으로써 향후 정책 수립 및 전략 수립을 위한 기초자료로 활용될 수 있으며, 텍스트 마이닝 기법의 정책연구 적용 가능성을 시사한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094554233
